NeuroKit

NeuroKit （ “nk” ）是一个用于处理生理信号的开源工具箱。 最新版本NeuroKit2是用Python编写的，各用户可从PyPI包的存储库中取得。 截至 2022 年 6 月，该软件已于 94 篇科学学术刊物中使用。  NeuroKit2 也是目前流行且对贡献者友好的神经生理学开源软件之一（此说明基于下载数量、贡献者数量和其他GitHub指标 ）。

特征 
NeuroKit2 工具箱可用于处理各类生理信号的工具，包括心电图(ECG) 和光电容积描记(PPG)、皮肤电活动(EDA)、呼吸率(RSP)、肌电图(EMG) 和眼电图 (EOG) 等信号。 

它可以计算心率变异性(HRV) 和呼吸变异性(RRV) 指标。  

它还运用了各种不同的算法来检测 R 峰和其他QRS 波群，包括高效的内部 R 峰检测器。  

它也可以用于分析EEG等神经生理信号的微状态和频带分析。

它还包括一整套用于分形生理学的函数，可用于计算各种复杂性度量（例如熵和分形维数）。

设计 
该软件旨在供没有编程经验的用户使用，便于用户使用高级功能来运行整个预处理或分析例程。  

import neurokit2 as nk

# Download example data
data = nk.data("bio_eventrelated_100hz")

# Preprocess the data (filter, find peaks, etc.)
processed_data, info = nk.bio_process(ecg=data["ECG"], rsp=data["RSP"], eda=data["EDA"], sampling_rate=100)

# Compute relevant features
results = nk.bio_analyze(processed_data, sampling_rate=100)

其他 

其他用于分析生理信号的开源工具箱包括：

 神经生理学生物标志物工具箱(MatLab)
 EEGLAB （MatLab）
 MNE-Python (Python)

笔记 

 截于2022年五月18日, GitHub 承认此软件已拿到 644颗星, 并拥有47位贡献者, 及广用于 101 个不同的开源软件.

参考 

Python科学库
开源工具箱
生理信号处理